一、基本信息
文档名称：基于BP神经网络的地铁车厢拥挤度预测方法
文档格式：pdf格式
文档大小：1.09MB
总页数：7页
二、简介
《基于BP神经网络的地铁车厢拥挤度预测方法》是一种利用人工神经网络技术对地铁车厢内乘客数量进行预测的研究。该方法通过收集历史数据，如客流量、时间、天气等因素，构建BP神经网络模型，以实现对地铁车厢拥挤度的准确预测。该方法能够有效提高地铁运营效率，优化乘客出行体验。研究结果表明，BP神经网络在处理非线性关系和复杂模式识别方面具有较强的能力，能够为地铁管理部门提供科学决策依据。
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